- 人工智能之数学基础:基于初等反射矩阵完成矩阵的QR分解
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵算法初等反射矩阵QR分解线性代数机器学习
本文重点QR分解是矩阵分解中的一种重要方法,它将一个矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积,即A=QR。这种分解在求解线性方程组、最小二乘问题、特征值计算等领域有着广泛应用。QR分解的定义QR分解就是应用了初等反射矩阵,不断的通过初等反射矩阵,然后将A变成R,Q一定是正交矩阵(矩阵的逆等于矩阵的转置),然后求逆就可以得到A=QR了当矩阵R中对角元素都是正的时候,那么此时的分解是唯一的使用
- 关于数据结构--不同的哈希表
wyshh119
数据结构散列表
基于哈希表的两个容器unordered_set和vector。unordered_set是无序的,不重复的储存容器,对于那些需要按一定顺序输出的内容只用unordered_set是报错的,他是按随机顺序输出的。所以这时候往往需要同时利用两个容器。vector负责按插入顺序记录唯一元素。unordered_set负责以O(1)的复杂度判断元素是否存在。例如单词去重:#include#include#
- JavaScript 第24章:React 基础
hummhumm
javascriptreact.js开发语言pythonjava大数据前端框架
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库,特别擅长于构建高性能的单页应用(SPA)。它由Facebook开发,并逐渐成为前端开发领域中最受欢迎的框架之一。React的核心理念是组件化,即把复杂的UI分解成一系列独立的、可复用的组件。React概述React是一个声明式的、高效的、灵活的JavaScript库,用于构建用户界面。其主要特点包括:组件化:React应用程序是由组件组成的
- 多智能体协作|动态任务分解算法:复杂任务处理效率飙升200%!突破实时响应瓶颈的异步架构方案
CodePatentMaster
算法架构
颠覆性突破!百度多智能体协作技术让复杂任务处理效率提升200%[核心价值]北京百度网讯科技有限公司通过多智能体异步协作架构实现任务处理效率提升200%,解决大模型时代复杂任务拆解与实时反馈难题一、技术原理深度剖析痛点定位当前智能体技术面临三大挑战:全栈式处理瓶颈:单一智能体处理复杂任务时存在显存占用高、响应延迟大(传统方案延迟>5s)即时信息处理真空:87%的查询类任务需要实时外部验证(如餐厅订座
- DeepSeek技术全景解析:DeepSeek多头隐式注意力(MLA)解析
AGI大模型资料分享员
语言模型人工智能自然语言处理agiwps大模型deepseek
在人工智能的飞速发展中,深度学习成为了众多前沿技术的基石。特别是在自然语言处理(NLP)领域,注意力机制已经成为了不可或缺的技术之一。今天,我们将详细解析一种极具创新性的注意力机制——DeepSeek的多头隐式注意力(MLA)。这项技术不仅在性能上打破了现有的瓶颈,而且通过低秩分解在大规模AI模型中的应用,为我们带来了更高效、更具可扩展性的解决方案。一、AI基础概念解析在深入理解DeepSeekM
- Python列表常用方法五:元素如何去掉重复项
奋进的LY
python编程基础学习python开发语言
引言列表作为一个容器可以存储不同类型的数据元素,而且可以存储重复元素。在项目应用中,提取列表中唯一元素删除重复项是常见操作,实现方法也多种多样。列举几种常用方法方便遗忘时回忆。目录一、set()去重复二、列表推导式去重复三、numpy.unque()去重复四、字典的键去重复五、列表常用方法系列文章链接一、set()去重复使用集合set数据结构可以去重复,但会造成数据无序性,改变原始列表的有序性。示
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- 8086汇编学习之寄存器汇总
LiterMa
8086汇编嵌入式
一、通用寄存器1、AX:16位寄存器(16位累加寄存器)2、BX、CX、DX都是16位寄存器和AX用法相似以上4种都能拆解为两个8位寄存器使用例如:AL,AH3、BP是一个不能分解的16位寄存器,所存内容可以用来生成一个寄存器地址4、SI和DI也都是不能分解的16位寄存器,基本用途与BP相似,但有时有特殊用途二、专用寄存器1、SP寄存器:堆栈指针,16位的寄存器,存放堆栈栈顶的地址,内容随出栈进栈
- 构建「永动机式DApp」——只涨不跌区块链项目终极开发指南
dapp0402
区块链
以下是关于开发一个具有“只涨不跌”机制的DApp项目的系统性指南,包含技术实现、经济模型设计和法律合规等方面的关键要点。需注意,任何金融模型都存在风险,“只涨不跌”机制需通过代币模型设计实现,但需警惕庞氏骗局风险。一、核心机制设计(规则玩法)1.代币经济模型自动增值机制:通过智能合约设定每次交易后代币价格自动上涨(如每次交易后价格上浮0.1%)销毁通缩:交易手续费部分用于回购销毁代币,减少流通量推
- DeepSeek探秘:营养实训如何才能既有料又有趣?
上海GR
经验分享
在健康观念日益深入人心的今天,营养学作为一门连接科学与生活的学科,正受到越来越多的关注。然而,传统的营养教学往往停留在书本知识的传授,学生虽能熟记营养素的功能或膳食指南,却在面对实际问题时缺乏动手能力与应变经验。如何让学生从“纸上谈兵”走向“实操有道”,成为营养教育改革的关键方向。营养实训课程因此应运而生,通过场景化教学、数据分析和动手操作,架起理论与实践的桥梁,培养兼具专业深度与应用广度的营养人
- Scala的Set,Map
Eternity......
scala大数据
在Scala中,`Set`和`Map`是两种非常重要的集合类型,它们分别用于存储唯一元素和键值对。以下是对Scala中`Set`和`Map`的详细解释:Set1.定义:-`Set`是一个不包含重复元素的集合。-Scala中的`Set`是不可变的(通过`scala.collection.immutable.Set`提供)和可变的(通过`scala.collection.mutable.Set`提供)
- 不愧是高级Java开发岗,确实有点难~
后端java
今天和大家分享一下组织内部成员在高级Java开发工程师岗位的面经详解,看看面试强度如何(删除了跟主人公项目相关的问题):面经详解1.线程池参数怎么配置?拒绝策略?线程池参数配置:核心线程数(corePoolSize)•CPU密集型任务:通常设置为CPU核心数+1,例如4核CPU设置5。•IO密集型任务:建议设置为CPU核心数×2,例如4核CPU设置8,或通过公式CPU核心数×(1+平均等待时间/计
- 丝杆升降机在高速运行时的临界速度计算模型
demaichuandong
自动化ai人工智能
丝杆升降机在高速运行时的临界速度计算模型涉及多个参数和复杂的物理原理。以下是一个简化的临界速度计算模型,供您参考:临界速度计算模型概述德迈传动丝杆升降机的临界速度是指其在高速运行时可能发生的共振或失稳现象的最低速度。这一速度受到丝杆的材料、直径、长度、支撑方式以及螺纹形式等多种因素的影响。为了计算临界速度,需要综合考虑这些因素,并应用相应的物理公式。临界速度计算模型临界速度的计算通常基于梁的振动理
- 算法 | 灰狼优化算法原理,公式,应用,算法改进研究综述,matlab完整代码
单北斗SLAMer
智能优化算法算法优化算法matlab
灰狼优化算法(GWO)综述:原理、应用与改进研究摘要灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)是一种基于灰狼群体捕食行为的元启发式算法,自2014年提出以来,因其结构简单、参数少且收敛性能优异,被广泛应用于工程优化、人工智能和工业控制等领域。本文系统阐述了GWO的生物学原理、数学模型及核心公式,总结了算法在参数自适应、混合策略、混沌初始化等方面的改进研究,并提供了完整的MATLAB
- 折扣因子在强化学习中的应用场景有哪些?
alankuo
人工智能
折扣因子在强化学习中具有广泛的应用场景,以下是一些常见的例子:机器人控制路径规划:机器人在寻找从当前位置到目标位置的最优路径时,需要考虑未来多个时间步的状态。折扣因子可以帮助机器人平衡即时奖励(如每走一步获得的小奖励)和到达目标的长期奖励(如到达目标位置获得的大奖励)。通过调整折扣因子,机器人可以根据环境的特点和任务要求,选择更注重短期路径优化还是长期目标达成。例如在一个复杂的迷宫环境中,折扣因子
- SQL注入攻击深度解析:原理、危害与全面防御指南
网络小白不怕黑
网络攻击技术oracle数据库网络安全
目录SQL注入攻击概述什么是SQL注入SQL注入的历史演变当前威胁态势SQL注入工作原理基本攻击原理攻击流程分解漏洞产生根源SQL注入攻击类型基于错误的注入联合查询注入布尔盲注时间盲注堆叠查询注入带外通道注入SQL注入实战演示基础注入案例高级绕过技术自动化工具使用SQL注入的危害影响数据泄露风险系统控制威胁业务连续性影响法律合规后果SQL注入防御体系输入验证与过滤参数化查询存储过程使用最小权限原则
- 大模型系列——DeepSeek-R1图形界面Agent指南
猫猫姐
大模型人工智能大模型DeepSeek
大模型系列——DeepSeek-R1图形界面Agent指南本文将指导你完成设置DeepSeekR1和BrowserUse的过程,以创建能够执行复杂任务的AI代理,包括Web自动化、推理和自然语言交互。开源大型语言模型(LLM)的兴起使得创建可与OpenAI的ChatGPTOperator等专有解决方案相媲美的AI驱动工具变得比以往任何时候都更容易。在这些开源模型中,DeepSeekR1以其强大的推
- 揭秘 BEM 命名法:让前端代码自解释的底层逻辑,90% 开发者都踩过的命名坑
今天你慧了码码码码码码码码码码
前端css
在前端开发的领域中,随着项目规模的不断扩大,代码的复杂性也日益增加。如何编写易于理解、维护和扩展的代码,成为了每一位开发者都需要面对的重要课题。其中,CSS类名的命名规范起着举足轻重的作用,而BEM命名规范正是一种能有效提升代码质量的方法论。什么是BEM?BEM是块(Block)、元素(Element)、修饰符(Modifier)的缩写,它是一种用于命名CSS类的约定俗成的规范。通过将页面组件分解
- 【蓝桥杯】入门训练 斐波那契数列 --- C语言
小黑在学习
蓝桥杯题库习题c语言
【蓝桥杯】入门训练Fibonacci数列—C语言问题是这样的:Fibonacci数列的递推公式为:Fn=Fn-1+Fn-2,其中F1=F2=1。当n比较大时,Fn也非常大,现在我们想知道,Fn除以10007的余数是多少。要求输入一个整数,输出一个整数。例如:输入:10输出:55输入:22输出:7704首先,对题目进行分析,答案是要求Fn除以10007的余数,所以我只需要计算这个余数,而不需要先计算
- 一个完整的项目流程图_一个完整的项目管理流程,看清PMP42个过程的执行顺序...
weixin_39562234
一个完整的项目流程图
项目管理有五大过程组,十大知识领域,42个过程。其中42个过程记忆起来比较抽象,下面我们通过一个完整的项目管理,来分解下各个过程组的过程执行顺序,能帮助大家理解,有助于记忆的加深。一、启动过程组1、制定项目章程制定项目章程是制定一份正式批准项目或阶段的文件,并记录能反映干系人的需要和期望的初步要求的过程。在多阶段项目中,这一过程可用来确认或优化在以前的制定项目章程过程中所做的相关决策。2、识别干系
- 前沿技术洞察(四):异构GPU池化实现边缘计算高实时强交互体验
平行云PVT
边缘计算人工智能云计算图形渲染xrgpu算力去中心化
实时云渲染在服务端一侧的核心技术点之一,在于如何将云端资源最大化利用。首先需要将云资源创建为满足要求的独立运行环境,虚拟化技术可以实现这一目标。通过软件模拟和硬件耦合,提供虚拟化的容器计算空间,用于资源与应用的隔离和分配。为了保障云端GPU算力的可用性,可将云端资源虚拟化,静态切片方式分配算力资源,给XR应用预留启动算力。当客户端请求发出后,第一时间调度云端资源计算渲染,在流推至客户端。通常包括G
- 如何在C语言中实现模块化编程?
计算机学长大白
Cc语言算法开发语言
C语言中如何实现模块化编程?模块化编程的意义模块化编程是一种将程序划分为独立模块,每个模块负责完成特定功能的编程方法。这种方法可以显著提高代码的可读性、可维护性和可移植性。模块化编程的核心思想是将复杂任务分解为独立功能的模块,通过函数实现,以提高程序的可读性和可维护性。模块化编程的基本原则「单一职责原则」:每个模块只负责一个功能。「高内聚低耦合」:模块内部的函数和数据应紧密相关,而模块之间的依赖关
- 材料力学基础概念:断裂韧性:断裂韧性与材料微观结构_2024-08-03_17-46-31.Tex
chenjj4003
材料力学linux运维服务器java前端
材料力学基础概念:断裂韧性:断裂韧性与材料微观结构材料力学基础概念:断裂韧性1.断裂韧性的基本概念1.1断裂韧性的定义断裂韧性是衡量材料抵抗裂纹扩展能力的一个重要参数。在材料科学中,断裂韧性通常用KIC表示,它定义为材料在裂纹尖端处抵抗裂纹扩展所需的最小应力强度因子。断裂韧性反映了材料在承受应力时,裂纹尖端塑性区的大小和材料阻止裂纹扩展的能力。KIC的单位是MPa·m^(1/2)。1.2断裂韧性的
- 一文读懂PID、PID入门教程、串级pid 并级 pid例程以及分析
Narcotis
算法电机控制c++arm开发学习
PID控制器详细介绍PID控制器是一种广泛应用于工业过程控制的经典控制算法。PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative),这些术语描述了控制器如何根据系统的误差信号生成控制信号,以达到期望的系统输出。PID控制器的基本原理比例控制(P-Proportional):作用:比例控制根据当前的误差生成一个控制信号,该信号与误差成正比。公式:[P(t)
- 2022.3.17模拟赛总结
G·Dking
模拟赛动态规划算法
时间安排7.30-7.44开题T1像个树形背包T2显然的杜教筛吧T3后缀自动机感觉都好难又都不是好难7.44-8.04写完T120分8.08-8.26写完T2暴力1e7不可过8.26-8.43写完T320分8.43-8.52试图推T1的dp方程,但有点混乱8.52-9.08写完T340分,利用单调性二分9.08-9.13对拍测时完成9.13-10.50猛攻T3,写了个时间上的假做法,会被卡掉但我可
- 「读书计划」《啊哈!算法》7日结构化学习规划
SHENHUANJIE
算法学习学习计划编程数据结构算法竞赛
一、系统化知识分解(总页数÷7日周期)Day1:掌握基础排序算法(冒泡排序/桶排序)+配套动态流程解析Day2:理解栈、队列、链表结构+实践结构体编码实现Day3:解析枚举与递归原理+LeetCode基础题型实践Day4:攻克图遍历算法(深度优先搜索/广度优先搜索)+路径规划实例分析Day5:构建动态规划思维+背包问题建模训练Day6:精研算法竞赛真题(NOIP/CSP历年试题)Day7:构建完整
- 中国250米逐年植被净初级生产力(NPP)数据集(1982年至今,CASA模型)
地球资源数据云
大数据数据库服务器均值算法运维
摘要:植被净初级生产力(NetPrimaryProductivity,NPP)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量,表现为光合作用固定的有机碳中扣除植物本身呼吸消耗的部分。它不仅表征植物活动的重要变量,而且是判定生态系统碳汇和调节生态过程的主要因子,构建长时间序列净初级生产力数据集对生态系统及全球气候变化研究具有重要意义。本数据集利用改进的CASA(Cainegie-Ames-St
- vue如何更新响应式数组与对象的内容
babywenever
vue.jsjavascript前端
data:{//1.基础数据类型,字符串:this.xxx直接修改数据title:"vue",//2.数组类型:使用7个变异函数修改ingredients:['meat','fruit','cookies'],//2-2:数组内容为对象//①:如果是更改对象里的某一元素则this.persons[1].xxx//②:如果是修改整个对象内容也是使用7个变异函数修改persons:[{name:'Va
- LaTeX写论文-MathType公式处理篇
Akalaka小鑫
知识总结LaTeX
打开Word文档中的公式,点击【预置】,点击【剪切和复制预置】点击【MathML或TeX】,选择【LaTeX2.09andlater】,点击【确定】,选中公式进行复制。【Ctrl+A】【Ctrl+C】将复制的公式粘贴到LaTeX代码中\begin{equation}\label{Relationship1}\left\{\begin{array}{l}{}^d{{\dotT}_{*z}}=-{v_
- SVM算法练习
dedsec0x
支持向量机算法机器学习
目录一、前言二、使用libSVM②libsvm实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、参考文章一、前言libSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟